Como elaborar seu plano de análises

Um bom projeto de pesquisa acadêmica deve conter no tópico “Análise de Dados” todos os procedimentos estatísticos que serão utilizados para descrever as variáveis do estudo. Assim que o projeto esteja claramente delimitado, o problema de pesquisa definido e suas respectivas hipóteses descritas, deve-se então passar a parte em que se elabora o planejamento da análise de dados, ou em outras palavras, o plano de análises.

O plano deve conter todos os procedimentos estatísticos e as ferramentas (softwares) que serão utilizadas. Recomendamos estruturar o plano de análises iniciando pela estatística descritiva onde o principal objetivo é apresentar as variáveis utilizadas no estudo, por exemplo: sexo, idade, escolaridade, profissão e/ou ocupação, estado civil, município de residência. Este conjunto de variáveis que listamos podemos defini-las no projeto como “perfil sociodemográfico”. Além destas, imagine também ter sido realizada a coleta do peso corporal e da estatura dos indivíduos. Porém pode-se perceber que temos tipos diferentes de variáveis nesta listagem, veja a seguir:

Para cada tipo de variável existe um método de descrição adequado:

> Variáveis Nominais e Ordinais devem ser apresentadas através das frequências absolutas (n) e relativas (%)

> Variáveis Escalares devem ser apresentadas através dos valores mínimos, máximos, média aritmética e respectivos desvios-padrão.

Um outro detalhe importante é que uma variável escalar, neste exemplo a idade, pode ser recodificada em uma variável de natureza ordinal através da transformação em faixas etárias. E aqui cabe mais um lembrete importante, se o acadêmico tem dúvida em que faixas ele deverá utilizar para criar a sua nova variável, aconselhamos a leitura de artigos científicos no mesmo tema do problema de pesquisa que está sendo examinado para que ele identifique quais faixas de valores de idade estão sendo utilizadas por outros autores. Isso ajudará em 2 aspectos: alinhamento da forma de apresentação da variável conforme a literatura e a facilitação no processo de discussão dos resultados posteriormente, pois os resultados da sua pesquisa poderão ser comparados com outros estudos existentes na literatura, auxiliando diretamente na compreensão do fenômeno que está sendo estudado.

Através das medidas de peso e estatura, pode-se calcular o IMC (Índice de Massa Corporal) que também é uma variável escalar, mas que de acordo com o valor encontrado, pode-se classificar os indivíduos conforme diretrizes da Organização Mundial da Saúde (OMS). Então aqui temos dois procedimentos de criação de novas variáveis para o estudo, os quais devem ser descritos no plano de análises, gerando uma nova variável escalar (IMC) e uma nova variável ordinal (Classificação do IMC).

Após a parte da estatística descritiva, deve-se iniciar a descrição dos procedimentos de análises entre as variáveis. Os métodos mais comuns são os testes de médias, de associações e de correlações.

Veja os exemplos abaixo:

Verificar a existência de diferença nos escores do IMC entre os sexos através do teste de médias “T de Student para amostras independentes” ou “Mann-Whitney” de acordo com o tipo de distribuição dos escores do IMC: com normalidade ou sem normalidade, respectivamente;

Verificar a existência de associações entre a Classificação do IMC com as variáveis sexo, faixas etárias, escolaridade e estado civil através do teste de Qui-Quadrado (χ²); Analisar a existência de relações entre os escores do IMC com a idade dos indivíduos através da correlação linear de Pearson (r).

Uma vez que todas as análises desejadas estejam descritas, elas podem ser sumariadas na forma de um parágrafo para ser incluso diretamente no tópico “Metodologia Estatística”, conforme exemplo abaixo:

Metodologia Estatística

Apresentamos os resultados utilizando a estatística descritiva através das frequências absolutas (n) e relativas (%) ou através dos valores mínimos, máximos, médias aritméticas e respectivos desvios-padrão, em função da natureza das variáveis. A comparação dos escores do IMC entre os sexos foi realizada através do teste “Mann-Whitney”, em função do IMC não ter aderência à curva normal. A existência de associações entre a Classificação do IMC com as variáveis sexo, faixas etárias, escolaridade e estado civil foi realizada através do teste de Qui-Quadrado (χ²). A existência de relações entre os escores do IMC com a idade dos indivíduos foi realizada através da correlação linear de Pearson (r). Todos os procedimentos estatísticos foram executados no software “XXXX” (versão “Y”), adotando nível de significância em p ≤ 0,05.

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